tf.estimator快速入门 TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型。
BuildingInputFunctionswithtf.estimator 本教程将向您介绍如何在tf.estimator中创建输入函数。
在tf.estimator中创建估计器 tf.estimator框架可以通过其高级别的EstimatorAPI轻松构建和操练机器学习模型。
要查看您自己的图形,请运行TensorBoard将其指向作业的日志目录,单击顶部窗格上的图形选项卡,然后使用左上角的菜单选择适当的运行。
我们还提供了该模型的多GPU版本,它演示了: 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
呼叫tf.matmul(x,y)创建一个tf.Operation相乘的值tf.Tensor对象x和y,把它添加到默认的图形,并返回一个tf.Tensor表示相乘的结果。
每个元素包含一个或多个tf.Tensor对象,称为组件。每个组件都有一个tf.DType代表张量中元素的类型,并且tf.TensorShape代表(可能部分指定的)每个元素的静态形状。
元素包含一个或多个tf.Tensor称为组件的对象。每个组件都有一个tf.DType代表张量中元素的类型,并且tf.TensorShape代表每个元素的(可能部分指定的)静态形状。
sess=tf.InteractiveSession() 我们可以自由地混合NumPy和TensorFlow,非常方便。
为什么c=tf.matmul(a,b)不立即执行矩阵乘法? 在TensorFlow的PythonAPI中,a,b和c是tf.Tensor对象。

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